Photoroom: Insights Factory multi‑agents pour scaler l’analyse
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Photoroom: Insights Factory multi‑agents pour scaler l’analyse
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Juliette Duizabo, Head of Data chez Photoroom.
Elle présente l’Insights Factory, un système multi‑agent pour automatiser des analyses complexes en self‑service.
Objectif: découper des questions vastes en tâches atomiques, stocker la mémoire en Markdown, orchestrer des sub‑agents. Impact: 65 à 123 SQL, ~1h30/run, ~30$ par investigation, de plusieurs jours à quelques heures. Anecdote: brief dicté à l’oral.
Savez-vous que Juliette dicte son brief à l’oral pour fournir 3× plus de contexte avant de lancer l’investigation ?
🔥 Comment transformer une question business large en tâches atomiques sans exploser la context window ni le coût tokens ?
🔥 Pourquoi stocker la mémoire en Markdown et déléguer à des sub‑agents réduit les erreurs et facilite l’audit ?
🔥 Quel ROI concret: analyses passées de plusieurs jours à ~1h30 pour ~30$ et jusqu’à 123 requêtes SQL exécutées automatiquement ?
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🎬CHAPITRES
00:00:00 Introduction
00:00:06 Présentation et principes de l’Insights Factory
00:01:32 Équipe data (3/140), stack MDS: Snowflake, Omni, Amplitude
00:04:21 Cas réels: 65 et 123 requêtes SQL pour expliquer l’ARR
00:06:19 Design: mémoire externe, tâches atomiques, agents
00:13:38 Démo: du brief à l’orchestrator et sub‑agents
00:24:09 Impact: de jours à heures, ~1h30/run, ~30$ par analyse
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TITRES ET HASHTAGS ===
Photoroom: Insights Factory multi‑agents pour scaler l’analyse Hashtags : #DataAnalytics #LLM #MultiAgent #Snowflake #Omni
De jours à 1h30: automatiser vos analyses avec une Insights Factory Hashtags : #AnalyticsEngineering #SQL #GenAI #Amplitude #DataOps
Réduire coûts et erreurs: mémoire Markdown, tasks atomiques, orchestrator Hashtags : #ModernDataStack #LLM #AIAgents #PromptEngineering #ARR